南京大学发文!1985–2022年全球耕地变化:对实现可持续发展目标的威胁

• SCI期刊：Geography and Sustainability

• 英文题目：1985 to 2022: A threat to achieving Sustainable Development Goals

• 中文题目：1985–2022年全球耕地变化：对实现可持续发展目标的威胁

• 发表时间：2024年10月19日

• 文章链接：https://doi.org/10.1016/j.geosus.2024.100239

🌍 研究背景
耕地是粮食生产的载体，是保障粮食安全的核心要素。自2015年以来，全球饥饿和粮食不安全问题持续恶化，部分原因在于日益加剧的资源失衡。随着全球人口快速增长，人均耕地面积持续下降，对实现联合国可持续发展目标2（SDG 2：零饥饿）构成严峻挑战。

🎯 研究意义
本研究利用最新发布的全球30米分辨率土地覆盖动态数据集（GLC_FCS30D），系统分析了1985–2022年间全球耕地的时空演变规律，量化了不同国家及发展水平下人均耕地面积的变化趋势，揭示了全球耕地资源分配的不均衡性及其对SDG 2的潜在威胁，为全球粮食安全政策制定提供了科学依据。

📌 研究目的

1. 监测1985–2022年全球耕地的时空动态变化；

2. 分析人口与耕地面积的相关性，量化人均耕地面积（PCA）的变化趋势；

3. 基于基尼系数（Gini index）和全球人均耕地份额（PCC），测度全球耕地资源分配的失衡程度及其演变趋势。

📊 研究内容

• 利用GLC_FCS30D数据集提取1985–2022年全球耕地分布；

• 计算全球、各大洲及各国耕地面积变化、净变化面积与变化幅度；

• 结合世界人口展望（WPP）数据，计算人均耕地面积（PCA）；

• 采用基尼系数分析全球PCA的总体失衡趋势；

• 定义全球人均耕地份额（PCC）指标，划分四类国家（丰富、较丰富、较匮乏、匮乏），分析其时空演变。

🗺️ 研究区概况
全球尺度研究，涵盖六大洲所有国家，特别关注发展中国家与发达国家在耕地资源分配上的差异。重点分析区域包括：南美（巴西、阿根廷）、非洲（撒哈拉以南地区）、亚洲（中国、印度）、北美（美国、加拿大）、欧洲及大洋洲。

📈 数据概况

• GLC_FCS30D数据集（Zhang et al., 2023）：全球30米分辨率土地覆盖动态数据集，涵盖1985–2022年共24期（1985–2000年每5年一期，2000年后逐年），包含雨养耕地、灌溉耕地等4类耕地类型，总体精度87.22%（2020年）。

• 世界人口展望（WPP）2022版（Gaigbe-Togbe et al., 2022）：提供1985–2022年全球、区域及国家尺度人口数据。

🧮 研究方法

• 耕地变化分析：基于0.05°×0.05°网格，计算净变化面积与变化幅度；

• 人均耕地面积（PCA）：PCA = 耕地总面积 / 总人口；

• 基尼系数（Gini index）：基于洛伦兹曲线计算，衡量全球PCA的总体失衡程度（0=完全均衡，1=完全不均衡）；

• 全球人均耕地份额（PCC）：PCC = 各国PCA / 全球PCA，划分四类国家（PCC≥2、1≤PCC<2、0.5≤PCC<1、PCC<0.5）。

📌 研究结果

1. 全球耕地变化（1985–2022）：

• 全球耕地净增94.4万km²（+5.33%），扩张370.3万km²，损失275.9万km²；

• 南美贡献最大净增量（65.1万km²，占全球68.94%），非洲次之；

• 亚洲耕地损失最多（111.9万km²，13.05%），主要因城市化侵占。

2. 人均耕地面积（PCA）变化：

• 全球PCA从0.347 ha（1985）降至0.217 ha（2022），下降37.5%；

• 大洋洲降幅最大（-1.372 ha），欧洲最小（-0.014 ha）；

• 发展中国家PCA降幅（-37.38%）远超发达国家（-18.66%）。

3. 全球失衡趋势（基尼系数）：

• 基尼系数从0.895（1985）升至0.909（2022），失衡持续加剧；

• 2022年，74.82%的全球人口（超60亿）生活在PCA低于全球平均水平的国家。

4. PCC国家分类演变：

• PCC<0.5（匮乏）国家比例从49.74%（1985）升至59.26%（2022），主要集中于非洲；

• 发展中国家PCC<1的人口比例从67.2%（1985）升至71.96%（2022）；

• 美国从“丰富”降为“较丰富”，非洲多国从“丰富”降为“较丰富”。

💬 主要讨论

• GLC_FCS30D与FAO统计数据高度相关（R²=0.9044），但遥感估算面积比FAO高约21%，主要因遥感能捕捉小农耕作、战乱区及偏远地区耕地信息；

• 发展中国家耕地面积增长（+7.09%）远不及人口增速，导致PCA大幅下降，粮食自给压力剧增；

• 发达国家通过技术进步与进口贸易缓解耕地压力，但部分国家（如韩国、新加坡）因城市化导致PCA急剧下降；

• 巴西、阿根廷等国因农业出口驱动耕地扩张，但可能引发土地退化，与SDGs目标相悖；

• 人均耕地面积下降是失衡加剧的直接表征，但需结合粮食贸易、GDP等多维因素深入分析。

✨ 创新点

1. 首次利用GLC_FCS30D高精度长时间序列（1985–2022）数据集，系统分析全球耕地动态变化；

2. 创新引入基尼系数与PCC指标，量化全球人均耕地资源的空间与时间失衡趋势；

3. 首次系统对比发展中国家与发达国家在耕地变化与人均耕地演变上的差异；

4. 揭示全球人口增长与耕地扩张的“错配”现象，为SDG 2监测提供关键科学依据。

⚠️ 不足与展望

• GLC_FCS30D与FAO对耕地定义存在细微差异（如果园是否计入），需进一步统一分类标准；

• PCA指标无法区分耕地变化是源于人口增长、城市化还是经济驱动，需结合粮食贸易、GDP等多维分析；

• 未考虑耕地质量差异（如灌溉条件、土壤肥力），未来可引入耕地质量数据深化研究；

• 可进一步耦合粮食贸易流模型，分析全球粮食供给与需求的时空匹配关系。

✅ 总结
本研究基于GLC_FCS30D高精度耕地动态数据集，系统揭示了1985–2022年全球耕地的时空演变规律与人均耕地面积的变化趋势。全球耕地净增94.4万km²，但人均耕地下降37.5%，失衡程度持续加剧（基尼系数升至0.909）。发展中国家耕地面积虽增7.09%，但人均耕地下降37.38%，超70%人口面临耕地匮乏压力。研究表明，全球耕地资源分配的日益不均衡正威胁着SDG 2“零饥饿”目标的实现。研究为全球粮食安全政策制定、耕地资源优化配置与可持续发展监测提供了关键数据支撑与科学依据。